JP2016223795A - Floor surface state detector and floor surface state detecting method - Google Patents

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Takaaki Nanba
孝彰 難波
山田 陽滋
Yoji Yamada
陽滋 山田
丹羽 邦幸
Kuniyuki Niwa
邦幸 丹羽
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To detect a liquid on a floor surface in a non-contact manner.SOLUTION: A distance image acquisition part 10 acquires a first distance image and a second distance image. The first distance image uses a light with such a wavelength that makes the light reflect from a liquid and a floor surface. The second distance image uses a light with such a wavelength that makes the light transmit through a liquid and reflect from a floor surface. Next, a difference extraction part 11 extracts the difference between the first and second distance images. A liquid detection unit 13 thereafter conducts matching with the difference, using shape data on a large number of liquids stored in a storage part 12, and presumably determines that a liquid exists on the floor surface if the value with the largest correlation of the correlations between the shape data on the difference and the shape data on the various different types of liquids is not smaller than a predetermined threshold value.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、床面上に存在する液体を非接触で検出する床面状態検出装置および床面状態検出方法に関する。特に、距離画像を利用して液体を検出するものに関する。   The present invention relates to a floor surface state detection apparatus and a floor surface state detection method that detect liquid existing on a floor surface in a non-contact manner. In particular, the present invention relates to an apparatus for detecting a liquid using a distance image.

床面に水などの液体が存在する場合、人が液体によって足を滑らせ転倒する危険性がある。たとえば、医療施設や介護施設では患者が嘔吐、吐血などして床面上に液体が存在する場合があり、患者等がこれに足を取られて転倒するリスクがある。また、雨の日には建物の出入り口付近の床面が水で濡れてしまう場合があり、洗面所、トイレ、浴室などの水回り付近の床面がこぼれた水で濡れてしまう場合もある。そのような場合にも同様に転倒リスクがある。また、自動車等の運転においては路面上の水たまりは事故の原因となる。それらの事故を未然に防止するために、床面上の液体を早期に検出する技術が求められている。   When there is a liquid such as water on the floor, there is a risk that a person will slip and fall with the liquid. For example, in a medical facility or a nursing facility, a patient may vomit or vomit, and liquid may be present on the floor surface. In addition, the floor near the entrance of a building may get wet with water on a rainy day, and the floor near the water in a bathroom, toilet, bathroom, etc. may get wet with spilled water. In such a case, there is a risk of falling as well. Further, when driving an automobile or the like, a puddle on the road surface causes an accident. In order to prevent such accidents, a technique for early detection of liquid on the floor surface is required.

床面の状態を非接触で検出する方法としては、赤外線など電磁波を照射して反射特性を測定し、その反射特性の違いから判別する方法が広く知られている。他に特許文献1〜4に記載の方法がある。   As a method for detecting the state of the floor surface in a non-contact manner, a method is widely known in which a reflection characteristic is measured by irradiating electromagnetic waves such as infrared rays, and a determination is made from the difference in the reflection characteristic. In addition, there are methods described in Patent Documents 1 to 4.

特許文献1には、路面に対して複数の周波数で電磁波を照射し、反射強度の周波数依存性を測定し、その特性により路面状態を判別する方法が記載されている。   Patent Document 1 describes a method of irradiating a road surface with electromagnetic waves at a plurality of frequencies, measuring the frequency dependence of reflection intensity, and determining the road surface state based on the characteristics.

特許文献2には、電磁波や音波を用いて距離を測定することで路面の凹凸形状を測定し、降雨センサにより降雨を検出することにより、路面上の水たまりを検出することが記載されている。   Patent Document 2 describes that a puddle shape on a road surface is detected by measuring an uneven shape of a road surface by measuring a distance using electromagnetic waves or sound waves, and detecting rainfall by a rain sensor.

特許文献3には、撮像素子の基板の温度を変えて遠赤外線画像を取得し、基板温度の違いによる遠赤外線画像の差異により路面上の水たまりや路面の凍結などを検出することが記載されている。   Patent Document 3 describes that a far-infrared image is acquired by changing the temperature of the substrate of the image sensor, and a puddle on the road surface or freezing of the road surface is detected based on a difference in the far-infrared image due to a difference in substrate temperature. Yes.

特許文献4には、カメラにより路面を撮影し、画像を解析して輝度のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムによって路面状態を判別する方法が示されている。   Patent Document 4 discloses a method of photographing a road surface with a camera, analyzing an image to create a luminance histogram, and determining a road surface state based on the histogram.

また、対象物を三次元的に計測する距離画像センサが知られている(たとえば特許文献5、6)。距離画像は、画像データの各画素が距離情報を有したものであり、測距方式としてTOF(タイム・オブ・フライト;Time of Flight)方式が一般的である。TOFは、放射した電磁波や音波が対象物によって反射されて戻ってくるまでの時間により距離を求める方式である。他にも、三角測距方式やパターン照射方式などの測距方式により距離画像を取得することが従来知られている。   In addition, distance image sensors that measure an object three-dimensionally are known (for example, Patent Documents 5 and 6). A distance image has distance information in each pixel of image data, and a TOF (Time of Flight) method is generally used as a distance measurement method. TOF is a method for obtaining a distance according to the time until a radiated electromagnetic wave or sound wave is reflected by an object and returns. In addition, it is conventionally known to acquire a distance image by a distance measurement method such as a triangular distance measurement method or a pattern irradiation method.

特開2008−180623号公報JP 2008-180623 A 特開2010−257307号公報JP 2010-257307 A 特開2008−236062号公報JP 2008-236062 A 特許第5190204号Patent No. 5190204 特開2009−124398号公報JP 2009-124398 A 特開2014−160014号公報JP 2014-160014 A

従来の床面状態の検出方法は、反射強度の測定により床面状態を判別しているが、この方法では実際には床面上に何か物体が存在することがわかる程度であり、その物体が液体かどうかまで判別することは困難であった。また、特許文献2の方法では、降雨以外の要因で水たまりが存在している場合や、凹凸のない平面上に水が存在している場合には検出することができない。   The conventional method for detecting the floor surface state is to determine the floor surface state by measuring the reflection intensity, but this method can only detect that an object is actually present on the floor surface. It was difficult to determine whether or not the liquid was liquid. Moreover, in the method of patent document 2, when a puddle exists by factors other than rainfall, or when water exists on the plane without an unevenness | corrugation, it cannot detect.

そこで本発明の目的は、床面上の液体を検出することが可能な床面状態検出装置および床面状態検出方法を実現することである。   Therefore, an object of the present invention is to realize a floor surface state detection device and a floor surface state detection method capable of detecting liquid on the floor surface.

本発明は、床面上に存在する液体を検出する床面状態検出装置において、液体および床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第1の距離画像を取得する第1の距離画像取得部と、液体に対して透過し、床面に対して反射する周波数の第2の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第2の距離画像を取得する第2の距離画像取得部と、第1の距離測定部にて取得した第1の距離画像と、第2の距離測定部にて取得した第2の距離画像との差分を抽出する差分抽出部と、差分抽出部により抽出した差分から、液体の検出を行う液体検出部と、を有することを特徴とする床面状態検出装置である。   According to the present invention, in a floor surface state detection device for detecting a liquid existing on a floor surface, the floor surface and the liquid are irradiated with a first electromagnetic wave or a sound wave having a frequency reflected to the liquid and the floor surface. A first distance image acquisition unit that acquires a distance image; and irradiates the floor surface and the liquid with a second electromagnetic wave or a sound wave having a frequency that is transmitted through the liquid and reflected from the floor surface. The difference between the second distance image acquisition unit that acquires the first distance image acquired by the first distance measurement unit, and the second distance image acquired by the second distance measurement unit is extracted. It is a floor surface state detection apparatus characterized by having a difference extraction part and the liquid detection part which detects a liquid from the difference extracted by the difference extraction part.

また、本発明は、床面上に存在する液体を検出する床面状態検出装置において、液体および床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第1の距離画像を取得する第1の距離画像取得部と、液体に対して吸収し、床面に対して反射する周波数の第3の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第3の距離画像を取得する第3の距離画像取得部と、第1の距離測定部にて取得した第1の距離画像と、第3の距離測定部にて取得した第3の距離画像との差分を抽出する差分抽出部と、差分抽出部により抽出した差分から、液体の検出を行う液体検出部と、を有することを特徴とする床面状態検出装置である。   Further, the present invention provides a floor surface state detection device for detecting a liquid existing on a floor surface, irradiating the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or a sound wave having a frequency reflected to the liquid and the floor surface, A first distance image acquisition unit that acquires a distance image of 1; a third electromagnetic wave or a sound wave having a frequency that is absorbed by the liquid and reflected by the floor surface; A difference between the third distance image acquisition unit that acquires the distance image, the first distance image acquired by the first distance measurement unit, and the third distance image acquired by the third distance measurement unit is obtained. It is a floor surface state detection apparatus characterized by having a difference extraction part to extract and a liquid detection part which detects a liquid from the difference extracted by the difference extraction part.

本発明の検出対象となる液体は、液状の物体であれば任意である。たとえば、水、アルコール、あるいはそれらを溶媒とする溶液などである。液体に気体や固体が混合されたものであってよく、ゾル状、ゲル状のものであってもよい。さらには液体が凍った状態や半解凍の状態でもよい。   The liquid to be detected in the present invention is arbitrary as long as it is a liquid object. For example, water, alcohol, or a solution using these as a solvent. The liquid may be a mixture of gas or solid, and may be a sol or gel. Further, the liquid may be frozen or semi-thawed.

また、本発明における床面とは、建物の床の表面のみならず、道路などの路面や地面なども含むものとする。また、床面は平坦な場合でも凹凸がある場合でもよい。   Further, the floor surface in the present invention includes not only the surface of the floor of the building but also the road surface such as a road and the ground. Further, the floor may be flat or uneven.

第1〜3の距離画像の取得は、電磁波を用いてもよいし、音波を用いてもよい。また、測距方式は電磁波や音波の照射を利用する方式であれば任意の方式でよい。たとえば、タイム・オブ・フライト(TOF)方式、三角測距方式、パターン照射方式などの方式を用いることができる。   Acquisition of the first to third distance images may use electromagnetic waves or may use sound waves. The distance measuring method may be any method as long as it uses electromagnetic wave or sound wave irradiation. For example, a time-of-flight (TOF) method, a triangulation method, a pattern irradiation method, or the like can be used.

本発明の路面状態検出装置は、複数の液体の特徴パターンを記憶し保持する記憶部をさらに有していてもよく、液体検出部は、差分抽出部により抽出した差分と、記憶部に記憶した複数の液体の特徴パターンとを比較して液体の特徴(液体の形状やそれに関連する特徴)を推定してもよい。特徴パターンは、液体の形状パターンや点群パターンなど、液体の形状やそれに関連する特徴についてのパターンである。このように特徴パターンを用いてマッチングを行うことで液体形状をより精度よく検出することができる。   The road surface state detection apparatus of the present invention may further include a storage unit that stores and holds a plurality of liquid feature patterns, and the liquid detection unit stores the difference extracted by the difference extraction unit and the storage unit. The characteristics of the liquid (the shape of the liquid and the characteristics related thereto) may be estimated by comparing with a plurality of characteristic patterns of the liquid. The feature pattern is a pattern regarding the shape of the liquid and features related thereto, such as a liquid shape pattern and a point cloud pattern. By performing matching using the feature pattern in this way, the liquid shape can be detected with higher accuracy.

また、液体検出部により検出した液体の位置に派遣して液体に接触させ、液体の検出を行う接触感知手段をさらに設けてもよい。このように液体を直接検出する手段を設けることで、液体の位置、範囲などをより詳細に検出することができる。   Moreover, you may provide further the contact detection means which dispatches to the position of the liquid detected by the liquid detection part, contacts a liquid, and detects a liquid. By providing the means for directly detecting the liquid in this way, the position and range of the liquid can be detected in more detail.

他の本発明は、床面上に存在する液体を検出する床面状態検出方法において、液体および床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第1の距離画像を取得し、液体に対して透過し、床面に対して反射する周波数の第2の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第2の距離画像を取得し、第1の距離画像と第2の距離画像の差分を抽出し、その差分から液体の検出を行う、ことを特徴とする床面状態検出方法である。   Another aspect of the present invention is a floor surface state detection method for detecting a liquid existing on a floor surface, irradiating the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or a sound wave having a frequency reflected to the liquid and the floor surface, A distance image of 1 is acquired, a second electromagnetic wave or a sound wave having a frequency that is transmitted through the liquid and reflected from the floor surface is irradiated to the floor surface and the liquid, and a second distance image is acquired. The floor surface state detection method is characterized in that the difference between the distance image and the second distance image is extracted and the liquid is detected from the difference.

また他の本発明は、床面上に存在する液体を検出する床面状態検出方法において、液体および床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第1の距離画像を取得し、液体に対して吸収し、床面に対して反射する周波数の第3の電磁波または音波を床面および液体に照射し、第3の距離画像を取得し、第1の距離画像と第3の距離画像の差分を抽出し、その差分から液体の検出を行う、ことを特徴とする床面状態検出方法である。   According to another aspect of the present invention, in the floor surface state detection method for detecting a liquid existing on the floor surface, the floor surface and the liquid are irradiated with the first electromagnetic wave or the sound wave having a frequency reflected on the liquid and the floor surface, A first distance image is acquired, a third electromagnetic wave or sound wave having a frequency that is absorbed by the liquid and reflected from the floor surface is irradiated to the floor surface and the liquid, a third distance image is acquired, The floor surface state detection method is characterized in that the difference between the first distance image and the third distance image is extracted and the liquid is detected from the difference.

本発明によれば、床面と液体とを区別して検出することができ、床面上に存在する液体を検出することができる。   According to the present invention, the floor surface and the liquid can be distinguished and detected, and the liquid present on the floor surface can be detected.

実施例1の床面状態検出装置の構成を示した図。The figure which showed the structure of the floor-surface state detection apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の床面状態検出装置の動作を示したフローチャート。3 is a flowchart illustrating the operation of the floor surface state detection device according to the first embodiment. 実施例1における床面上の液体検出の原理を模式的に示した図。FIG. 3 is a diagram schematically illustrating the principle of liquid detection on the floor surface in the first embodiment. 実施例2の床面状態検出装置の構成を示した図。The figure which showed the structure of the floor-surface state detection apparatus of Example 2. FIG. 実施例2における床面上の液体検出の原理を模式的に示した図。The figure which showed typically the principle of the liquid detection on the floor surface in Example 2. FIG. 実施例3の床面状態検出装置の構成を示した図。The figure which showed the structure of the floor-surface state detection apparatus of Example 3. FIG. 実施例1における床面上の液体検出の原理を模式的に示した図。FIG. 3 is a diagram schematically illustrating the principle of liquid detection on the floor surface in the first embodiment. 実施例2における床面上の液体検出の原理を模式的に示した図。The figure which showed typically the principle of the liquid detection on the floor surface in Example 2. FIG. 液体の形状の例を示した図。The figure which showed the example of the shape of a liquid.

以下、本発明の具体的な実施例について説明するが、本発明は実施例に限定されるものではない。   Specific examples of the present invention will be described below, but the present invention is not limited to the examples.

図1は、実施例1の床面状態検出装置の構成を示した図である。実施例1の床面状態検出装置は、床面上に存在する液体を非接触で検出する装置であり、図1のように、距離画像取得部10と、差分抽出部11と、記憶部12と、液体検出部13と、によって構成されている。検出対象の液体は任意のものでよい。たとえば、水、アルコール、油、あるいはそれらを溶媒とするものである。また、純粋な液体に限らず、液体に気体や固体が混合されたものであってもよく、ゾル状、ゲル状のものであってもよい。さらには液体が凍った状態や半解凍の状態でもよい。また、床面は単に建物の床の表面を意味するだけでなく、路面や地面なども含むものとする。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of the floor surface state detection device according to the first embodiment. The floor surface state detection device according to the first embodiment is a device that detects liquid existing on the floor surface in a non-contact manner. As illustrated in FIG. 1, the distance image acquisition unit 10, the difference extraction unit 11, and the storage unit 12. And the liquid detector 13. The liquid to be detected may be arbitrary. For example, water, alcohol, oil, or those using them as a solvent. Further, the liquid is not limited to a pure liquid, and may be a liquid in which a gas or a solid is mixed, or a sol or gel. Further, the liquid may be frozen or semi-thawed. Further, the floor surface not only means the floor surface of the building but also includes the road surface and the ground.

距離画像取得部10は、2つの距離画像センサ10A、Bからなる。距離画像センサ10A、Bは電磁波を用いたTOF(タイム・オブ・フライト;Time of Flight)方式により距離画像を取得するものである。TOF方式は、対象物に照射された光が反射されて戻ってくるまでの時間により距離を測定する方式である。また、距離画像は、二次元的な画像の各画素が距離情報を有したものである。以下、距離画像センサ10Aにより取得される距離画像を第1の距離画像、距離画像センサ10Bにより取得される距離画像を第2の距離画像と呼ぶことにする。   The distance image acquisition unit 10 includes two distance image sensors 10A and 10B. The range image sensors 10A and 10B acquire range images by a TOF (Time of Flight) method using electromagnetic waves. The TOF method is a method of measuring the distance based on the time until the light irradiated to the object is reflected and returned. In addition, the distance image is one in which each pixel of the two-dimensional image has distance information. Hereinafter, the distance image acquired by the distance image sensor 10A is referred to as a first distance image, and the distance image acquired by the distance image sensor 10B is referred to as a second distance image.

距離画像センサ10A、Bは、発光素子、受光素子、距離演算部を有している。発光素子は発光ダイオードや半導体レーザーなどであり、強度変調された所定波長の光を放射する。受光素子はCCDやCMOSなどの二次元イメージセンサである。距離演算部は、二次元イメージセンサの画素ごとに対象物までの距離Rを算出し、距離画像データを出力する。具体的には、発光素子より放射された光の変調位相と二次元イメージセンサの各画素により受光した光の変調位相との位相差φを算出し、R=cφ/(4πf)により対象物までの距離Rを算出する。ここでcは光速、fは変調周波数である。測定可能な最大距離はc/(2f)である。また、距離演算部は、たとえばその距離演算に特化したIC(ASIC)や、コンピュータのプログラムによる信号処理により実現される。   The distance image sensors 10A and 10B have a light emitting element, a light receiving element, and a distance calculation unit. The light emitting element is a light emitting diode, a semiconductor laser, or the like, and emits light having a predetermined wavelength whose intensity is modulated. The light receiving element is a two-dimensional image sensor such as a CCD or a CMOS. The distance calculation unit calculates a distance R to the object for each pixel of the two-dimensional image sensor and outputs distance image data. Specifically, the phase difference φ between the modulation phase of the light emitted from the light emitting element and the modulation phase of the light received by each pixel of the two-dimensional image sensor is calculated, and up to the object by R = cφ / (4πf) The distance R is calculated. Here, c is the speed of light and f is the modulation frequency. The maximum measurable distance is c / (2f). The distance calculation unit is realized, for example, by signal processing using an IC (ASIC) specialized for the distance calculation or a computer program.

なお、距離画像センサ10A、Bは、レーザーなどの指向性の高い光を照射し、これを二次元的または三次元的に走査し、受光素子により反射光を受光して距離画像を得る方式であってもよい。   The distance image sensors 10A and 10B irradiate light having high directivity such as a laser, scan this two-dimensionally or three-dimensionally, and receive reflected light by a light receiving element to obtain a distance image. There may be.

ここで、距離画像センサ10Aと距離画像センサ10Bは、発光素子の発光波長が次のように異なっている。   Here, the distance image sensor 10A and the distance image sensor 10B have different light emission wavelengths as follows.

距離画像センサ10Aの発光素子が放射する光の波長(以下、第1波長)は、液体および床面に対して反射する波長である。液体および床面に対する反射率は、液体表面での反射による距離画像、および床面での反射による距離画像が取得可能な範囲であればよく、それは距離画像センサ10Aの受光性能などに依存する。   The wavelength of light emitted from the light emitting element of the distance image sensor 10A (hereinafter referred to as the first wavelength) is a wavelength that reflects the liquid and the floor surface. The reflectance with respect to the liquid and the floor surface may be in a range where a distance image by reflection on the liquid surface and a distance image by reflection on the floor surface can be acquired, and it depends on the light receiving performance of the distance image sensor 10A.

距離画像センサ10Bの発光素子が放射する光の波長(以下、第2波長)は、液体に対しては透過し、床面に対しては反射する波長である。液体に対する透過率は、液体表面での反射による距離画像は取得できない程度であればよく、床面に対する反射率は、その床面での反射による距離画像取得が可能な範囲であればよい。それは距離画像センサ10Bの受光性能などに依存する。   The wavelength of light emitted from the light emitting element of the distance image sensor 10B (hereinafter, the second wavelength) is a wavelength that transmits the liquid and reflects the floor surface. The transmittance with respect to the liquid may be such that a distance image due to reflection on the liquid surface cannot be acquired, and the reflectance with respect to the floor surface may be within a range in which the distance image can be acquired with reflection on the floor surface. It depends on the light receiving performance of the distance image sensor 10B.

第1の距離画像と第2の距離画像との差をより明確となるように、距離画像センサ10A、Bの受光性能を選択して液体の検出精度向上を図ることが望ましい。   It is desirable to improve the liquid detection accuracy by selecting the light receiving performance of the distance image sensors 10A and 10B so that the difference between the first distance image and the second distance image becomes clearer.

液体の吸収率が高く第2の距離画像の取得が難しい場合には、後述する実施例2の方法によって液体の検出を行うとよい。   If the liquid absorption rate is high and it is difficult to acquire the second distance image, the liquid may be detected by the method of Example 2 described later.

なお、上記の反射・透過特性を有するのであれば、第1、2の距離画像を取得するために対象物に照射するのは光に限らず、任意の周波数(波長)の電磁波でよい。   In addition, as long as it has the above-described reflection / transmission characteristics, the object to be irradiated to acquire the first and second distance images is not limited to light but may be electromagnetic waves having an arbitrary frequency (wavelength).

たとえば、検出対象の液体が水である場合、可視光帯域や赤外線帯域などに反射帯域が存在し、赤外線帯域やミリ波帯域などに透過帯域が存在しているので、そのような帯域内の所定波長を第1、2波長として選択すればよい。   For example, when the liquid to be detected is water, a reflection band exists in the visible light band, the infrared band, and the like, and a transmission band exists in the infrared band, the millimeter wave band, and the like. The wavelength may be selected as the first and second wavelengths.

また、第1の距離画像と第2の距離画像を取得できるのであれば、距離画像取得部10は2つの距離画像センサ10A、Bを有する構成でなくともよく、たとえば以下のような構成としてもよい。   Further, if the first distance image and the second distance image can be acquired, the distance image acquisition unit 10 may not be configured to include the two distance image sensors 10A and 10B. For example, the following configuration may be used. Good.

周波数可変の発光素子を搭載した距離画像センサを用い、発光素子の発光波長を第1波長と第2波長に変えることで第1の距離画像と第2の距離画像を取得可能としたものであってもよい。また、発光波長の異なる2つの発光素子を搭載した距離画像センサを用い、駆動する発光素子を交互に入れ換えることで第1の距離画像と第2の距離画像を取得するものであってもよい。また、発光素子として白色光など波長のブロードな光を放射するものを用い、2つの受光素子を用い、一方の受光素子の前に第1波長を透過させるフィルタを設け、他方の受光素子の前に第2波長を透過させるフィルタを設けることで、第1、2の距離画像を取得できるようにしてもよい。   Using a distance image sensor equipped with a frequency variable light emitting element, the first distance image and the second distance image can be acquired by changing the light emission wavelength of the light emitting element to the first wavelength and the second wavelength. May be. Alternatively, a first distance image and a second distance image may be obtained by using a distance image sensor equipped with two light emitting elements having different emission wavelengths and alternately switching the light emitting elements to be driven. Also, a light emitting element that emits broad light such as white light is used, two light receiving elements are used, a filter that transmits the first wavelength is provided in front of one light receiving element, and the front of the other light receiving element is provided. By providing a filter that transmits the second wavelength, the first and second distance images may be acquired.

差分抽出部11および液体検出部13は、距離画像センサ10A、Bからの第1の距離画像と第2の距離画像のデータから、液体の検出を行う。これは、たとえばコンピュータのプログラムによる信号処理によって実現される。その具体的な動作については後述する。   The difference extraction unit 11 and the liquid detection unit 13 detect liquid from the data of the first distance image and the second distance image from the distance image sensors 10A and 10B. This is realized by signal processing by a computer program, for example. The specific operation will be described later.

記憶部12は、液体の形状データを多数保持している。この記憶部12は、たとえばハードディスク、フラッシュメモリなどの記憶装置である。液体の形状データは、床面形状、床面の摩擦係数、液体の表面張力、重力などをパラメータとして振って液体の表面形状を様々に変化させたときの形状データである。   The storage unit 12 holds a lot of liquid shape data. The storage unit 12 is a storage device such as a hard disk or a flash memory. The shape data of the liquid is shape data when the surface shape of the liquid is changed variously by using the floor surface shape, the friction coefficient of the floor surface, the surface tension of the liquid, gravity and the like as parameters.

次に、実施例1の床面状態検出装置の動作について、図2のフローチャートに従って説明する。   Next, operation | movement of the floor-surface state detection apparatus of Example 1 is demonstrated according to the flowchart of FIG.

[ステップS1]
まず、距離画像取得部10により、第1の距離画像と第2の距離画像を取得する。第1の距離画像は、液体および床面に対して反射する波長である第1波長の光を用いて取得する。また、第2の距離画像は、液体に対しては透過し、床面に対しては反射する波長である第2波長の光を用いて取得する。第1の距離画像と第2の距離画像のうち一方を取得後、他方を取得するようにしてもよいが、距離画像取得のために照射する第1波長の光と第2波長の光が干渉しないのであれば、光を同時に照射して第1の距離画像と第2の距離画像を同時に取得してもよい。
[Step S1]
First, the distance image acquisition unit 10 acquires a first distance image and a second distance image. The first distance image is acquired using light of a first wavelength that is a wavelength reflected with respect to the liquid and the floor surface. The second distance image is acquired using light having a second wavelength that is a wavelength that transmits the liquid and reflects the floor surface. One of the first distance image and the second distance image may be acquired and then the other may be acquired. However, the first wavelength light and the second wavelength light irradiated for acquiring the distance image interfere with each other. If not, the first distance image and the second distance image may be simultaneously acquired by simultaneously irradiating light.

[ステップS2]
次に、差分抽出部11により、第1の距離画像と第2の距離画像の差分を抽出する。ここで、差分は、一方の距離画像には存在するが他方の距離画像には存在しない部分である。つまり、第1の距離画像のみに存在し第2の距離画像には存在しない部分と、第2の距離画像のみに存在し第1の距離画像には存在しない部分を抽出する。
[Step S2]
Next, the difference extraction unit 11 extracts the difference between the first distance image and the second distance image. Here, the difference is a portion that exists in one distance image but does not exist in the other distance image. That is, a portion that exists only in the first distance image and does not exist in the second distance image, and a portion that exists only in the second distance image and does not exist in the first distance image are extracted.

[ステップS3]
次に、液体検出部13において、ステップS2において第1の距離画像と第2の距離画像の差分が抽出されなかった場合にはステップS4へ進み、差分が抽出された場合にはステップS5へと進む処理を行う。
[Step S3]
Next, in the liquid detection unit 13, if the difference between the first distance image and the second distance image is not extracted in step S2, the process proceeds to step S4. If the difference is extracted, the process proceeds to step S5. Perform forward processing.

ここで、差分の有無は液体の有無に対応し、差分が存在する場合には床面上に液体が存在し、差分が存在しない場合には床面上に液体が存在しない。その原理について図3を用いて説明する。   Here, the presence / absence of the difference corresponds to the presence / absence of the liquid. When the difference exists, the liquid exists on the floor surface, and when the difference does not exist, the liquid does not exist on the floor surface. The principle will be described with reference to FIG.

図3(a)のように、平坦な床面100上に液体200が存在する場合を考える。距離画像センサ10Aの放射する光は、液体および床面に対して反射される第1波長である。距離画像センサ10Aの放射する光は液体表面および床面に反射されて距離画像センサ10Aに戻る。よって、距離画像センサ10Aによって取得される第1の距離画像は、図3(b)に示すように、床面の表面形状と液体の表面形状が一体となったものが取得される。なお、図3(b)において、液体表面および床面のうち距離画像が取得できる部分を実線で、されない部分を点線で示している。後述する図3(c)においても同様である。このように、第1の距離画像のみでは、液体の表面形状と床面の表面形状とを区別することができない。   Consider a case where the liquid 200 exists on the flat floor surface 100 as shown in FIG. The light emitted from the distance image sensor 10A is the first wavelength reflected to the liquid and the floor surface. The light emitted from the distance image sensor 10A is reflected by the liquid surface and the floor and returns to the distance image sensor 10A. Therefore, as shown in FIG. 3B, the first distance image acquired by the distance image sensor 10A is acquired by integrating the surface shape of the floor and the surface shape of the liquid. In FIG. 3 (b), the portion where the distance image can be acquired on the liquid surface and the floor surface is indicated by a solid line, and the portion which is not obtained is indicated by a dotted line. The same applies to FIG. 3C described later. Thus, the surface shape of the liquid cannot be distinguished from the surface shape of the floor surface only by the first distance image.

一方、距離画像センサ10Bの放射する光は、液体に対しては透過し、床面に対しては反射される第2波長である。そのため、液体が存在する位置では、第2波長の光は透過して床面に到達し、床面により反射されて距離画像センサ10Bに戻る。また、液体が存在しない位置では床面により反射されて距離画像センサ10Bに戻る。よって、距離画像センサ10Bによって取得される第2の距離画像は、図3(c)に示すように、液体が存在しない位置だけでなく、液体が存在する位置についても床面の表面形状が取得され、液体の表面形状は取得されない。   On the other hand, the light emitted from the distance image sensor 10B is the second wavelength that is transmitted to the liquid and reflected to the floor surface. Therefore, at the position where the liquid exists, the light of the second wavelength is transmitted and reaches the floor surface, is reflected by the floor surface, and returns to the distance image sensor 10B. At a position where no liquid is present, the light is reflected by the floor and returns to the distance image sensor 10B. Therefore, as shown in FIG. 3C, the second distance image acquired by the distance image sensor 10B acquires the surface shape of the floor surface not only at the position where the liquid does not exist but also at the position where the liquid exists. The surface shape of the liquid is not acquired.

図3(b)と図3(c)を比較すると、図3(b)では液体の表面形状が取得されている点で図3(c)と異なり、図3(c)では液体が存在する位置の床面の表面形状が取得されている点で図(b)と異なっている。よって、第1の距離画像と第2の距離画像の差分を抽出すると、図3(d)のように、液体の表面形状と、液体が存在する領域の床面の表面形状が抽出される。つまり、床面上の液体の形状が抽出される。なお、図3(d)では図3(b)と図3(c)の差分を実線で、それ以外の部分は点線で示している。また、図3(d)のように、液体が存在する位置の床面の形状もわかるので、床面からの液体の高さも検出することができる。図3は床面100が平坦な場合であるが、図7のように床面101に凹凸があり、そのくぼみに液体201が存在している場合にも同様に、液体の表面形状と液体が存在する領域の床面の表面形状を抽出することができる。つまり、床面の形状によらず、液体の形状を抽出することができる。   Comparing FIG. 3 (b) and FIG. 3 (c), FIG. 3 (b) differs from FIG. 3 (c) in that the surface shape of the liquid is acquired. In FIG. It differs from the figure (b) in that the surface shape of the floor surface at the position is acquired. Therefore, when the difference between the first distance image and the second distance image is extracted, the surface shape of the liquid and the surface shape of the floor surface of the area where the liquid exists are extracted as shown in FIG. That is, the shape of the liquid on the floor surface is extracted. In FIG. 3D, the difference between FIG. 3B and FIG. 3C is indicated by a solid line, and the other portions are indicated by dotted lines. Further, as shown in FIG. 3D, since the shape of the floor surface at the position where the liquid exists is also known, the height of the liquid from the floor surface can also be detected. FIG. 3 shows the case where the floor surface 100 is flat. Similarly, when the floor surface 101 is uneven as shown in FIG. 7 and the liquid 201 exists in the recess, the surface shape of the liquid and the liquid The surface shape of the floor surface in the existing area can be extracted. That is, the liquid shape can be extracted regardless of the shape of the floor surface.

また、図3(b)、(c)のように、第1の距離画像のみに存在し第2の距離画像には存在しない部分は液体の表面形状に対応し、第2の距離画像のみに存在し第1の距離画像には存在しない部分は、液体が存在する領域の床面の形状に対応する。そのため、液体の表面形状が分かればよいのならば、ステップS2における差分の抽出において、第1の距離画像のみに存在し第2の距離画像には存在しない部分のみを抽出し、第2の距離画像のみに存在し第1の距離画像には存在しない部分については抽出しなくてもよい。たとえば、床面の形状が既知である場合などである。   Further, as shown in FIGS. 3B and 3C, the portion that exists only in the first distance image and does not exist in the second distance image corresponds to the surface shape of the liquid, and only in the second distance image. The portion that exists and does not exist in the first distance image corresponds to the shape of the floor surface of the region where the liquid exists. Therefore, if it is sufficient to know the surface shape of the liquid, in the difference extraction in step S2, only the portion that exists only in the first distance image and does not exist in the second distance image is extracted, and the second distance is extracted. A portion that exists only in the image and does not exist in the first distance image may not be extracted. For example, when the shape of the floor surface is known.

また、床面上に液体が存在しない場合には、第1、2の距離画像ともに床面の表面形状のみが取得される。そのため第1の距離画像と第2の距離画像に違いはなく、第1の距離画像と第2の距離画像の差分は抽出されない。   When no liquid is present on the floor surface, only the surface shape of the floor surface is acquired for both the first and second distance images. Therefore, there is no difference between the first distance image and the second distance image, and the difference between the first distance image and the second distance image is not extracted.

以上のように、第1の距離画像と第2の距離画像の差分を抽出することで、床面上に液体が存在するか否かを検出することができ、また差分から液体のおよその形状、位置、範囲、量などを検出することができる。   As described above, by extracting the difference between the first distance image and the second distance image, it is possible to detect whether or not the liquid exists on the floor surface, and from the difference, the approximate shape of the liquid , Position, range, quantity, etc. can be detected.

[ステップS4]
ステップS3において第1の距離画像と第2の距離画像との差分が抽出されなかった場合、床面上には液体が存在しないということなので、液体検出部13はその旨の判定をする。
[Step S4]
If the difference between the first distance image and the second distance image is not extracted in step S3, it means that there is no liquid on the floor surface, so the liquid detection unit 13 determines that.

[ステップS5]
ステップS3において第1の距離画像と第2の距離画像との差分が抽出された場合、床面上には液体が存在する。
[Step S5]
When the difference between the first distance image and the second distance image is extracted in step S3, the liquid exists on the floor surface.

そこで、液体検出部13において、記憶部12に記憶された多数の液体の形状データを用いて、差分とのマッチングを行う。マッチング手法は、従来知られている各種の手法を用いることができる。たとえば差分の形状データと液体の形状データとの相関を取ることで差分の形状データと液体の形状データとの類似性を評価する。また、機械学習を用いることもできる。   Therefore, the liquid detection unit 13 performs matching with the difference using a large number of liquid shape data stored in the storage unit 12. As the matching method, various conventionally known methods can be used. For example, the similarity between the difference shape data and the liquid shape data is evaluated by taking a correlation between the difference shape data and the liquid shape data. Machine learning can also be used.

差分と一致する液体の形状データが存在しない場合は、液体でないものを検出した可能性や誤検出の可能性もある。たとえば、差分の形状データと各種液体の形状データとの相関のうち、最も相関の大きな値が所定のしきい値よりも小さい場合や、差分の形状データと各種液体の形状データとの相関の平均値が所定のしきい値よりも小さい場合である。そのような場合にはステップS4へと進んで床面に液体が存在しない旨の判定を行うようにしてもよい。   If there is no liquid shape data that matches the difference, there is a possibility that a non-liquid shape has been detected or a false detection. For example, among the correlations between the difference shape data and the shape data of various liquids, when the largest correlation value is smaller than a predetermined threshold, or the average of the correlation between the difference shape data and the shape data of various liquids This is the case when the value is smaller than a predetermined threshold value. In such a case, the process may proceed to step S4 to determine that there is no liquid on the floor surface.

なお、液体の形状データのデータ数については、その数が多いほど液体の形状の検出精度を向上させることができるが、一方で多いとマッチングの処理時間が長くなるので、そのバランスを図るようにする。   As for the number of data of the liquid shape data, the larger the number, the better the detection accuracy of the liquid shape. On the other hand, the larger the number, the longer the processing time for matching. To do.

また、形状データに限らず、形状に関連する特徴データを用いてマッチングを行ってもよい。たとえば、点群(ポイントクラウド)データを用いてマッチングを行い、液体の形状あるいはそれに関連する特徴の検出を行ってもよい。   Further, the matching may be performed using not only the shape data but also feature data related to the shape. For example, matching may be performed using point cloud (point cloud) data, and the shape of the liquid or features related thereto may be detected.

[ステップS6]
ステップS5におけるマッチングにより、記憶部12に記憶された多数の液体の形状データのうち最も差分の形状データに近い形状を、実際の液体の形状と推定する。たとえば、差分の形状データとの相関が最も高い液体の形状データを、実際の液体の形状と推定する。この判定した液体形状と第1、2の距離画像から、床面上の液体の位置、範囲、形状、量などを特定することができる。もちろん、単に液体が存在するか否かの判定のみを行うようにしてもよい。たとえば、差分の形状データと各種液体の形状データとの相関のうち、最も相関の大きな値が所定のしきい値以上である場合や、差分の形状データと各種液体の形状データとの相関の平均値が所定のしきい値以上である場合には、床面上に液体が存在する旨の判定をする。
[Step S6]
By matching in step S5, the shape closest to the difference shape data among the many shape data stored in the storage unit 12 is estimated as the actual shape of the liquid. For example, the liquid shape data having the highest correlation with the difference shape data is estimated as the actual liquid shape. From the determined liquid shape and the first and second distance images, the position, range, shape, amount, etc. of the liquid on the floor surface can be specified. Of course, it may be determined only whether or not liquid is present. For example, among the correlations between the difference shape data and the shape data of various liquids, the average of the correlation between the difference shape data and the various liquid shape data is the case where the value with the largest correlation is a predetermined threshold value or more If the value is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is determined that liquid is present on the floor surface.

なお、第1、2の距離画像の解像度が十分に高い場合には、第1の距離画像と第2の距離画像の差分から液体の形状はおおよそ特定できるため、液体の形状をより高精度に特定する必要がないのであれば、このステップS5は省略して、第1、2の距離画像およびその差分から直接に液体の位置、範囲、形状、量などを特定するようにしてもよい。   If the resolution of the first and second distance images is sufficiently high, the shape of the liquid can be roughly specified from the difference between the first distance image and the second distance image. If it is not necessary to specify, the step S5 may be omitted, and the position, range, shape, amount, etc. of the liquid may be specified directly from the first and second distance images and their differences.

また、ステップS6による液体形状の推定により、液体の端部の表面形状がわかるので、床面上の液体の接触角がわかる。図9は、接触角の違いによる液体形状の違いを示した図である。図9(a)は接触角が大きく、かつ90°以下の場合(浸漬ぬれの場合)、図9(b)は接触角が90°より大きい場合(付着ぬれの場合)、図9(c)は接触角が0°の場合(拡張ぬれの場合)である。図9(a)の場合、液体の表面形状はレンズ状である。図9(b)の場合、液体はつぶれた球体状である。また、図9(c)の場合、液体の表面形状は端部を除いてほぼ平坦な形状である。   Further, since the surface shape of the end of the liquid is known by the estimation of the liquid shape in step S6, the contact angle of the liquid on the floor surface is known. FIG. 9 is a diagram showing a difference in liquid shape due to a difference in contact angle. 9A shows a case where the contact angle is large and 90 ° or less (in the case of immersion wetting), FIG. 9B shows a case where the contact angle is larger than 90 ° (in the case of adhesion wetting), and FIG. Is the case where the contact angle is 0 ° (in the case of extended wetting). In the case of FIG. 9A, the surface shape of the liquid is a lens shape. In the case of FIG. 9B, the liquid has a collapsed spherical shape. In the case of FIG. 9C, the surface shape of the liquid is substantially flat except for the end portions.

接触角は、床面の界面張力Fr、液体の表面張力Fs、液体と床面との間の界面張力Fiによって決まり、それらは床面、液体それぞれの表面特性により決まる。したがって、液体の種別が既知または推定可能であれば、接触角から床面の状態(床面の材質や撥水性、親水性など)を推定することが可能である。逆に、床面の表面特性をあらかじめ測定して記憶しておけば、液体の種別の推定に利用することができ、また液体の形状をより精度よく推定するためにも利用することができる。   The contact angle is determined by the interfacial tension Fr of the floor surface, the surface tension Fs of the liquid, and the interfacial tension Fi between the liquid and the floor surface, which are determined by the surface characteristics of the floor surface and the liquid. Therefore, if the type of liquid is known or can be estimated, it is possible to estimate the state of the floor surface (floor surface material, water repellency, hydrophilicity, etc.) from the contact angle. On the contrary, if the surface characteristics of the floor surface are measured and stored in advance, it can be used for estimating the type of liquid, and can also be used for estimating the shape of the liquid more accurately.

また、ステップS5、S6での形状データや点群データ等とのマッチングによる液体の形状判定においては、それらデータを教師データとする機械学習を行ってもよい。すなわち、教師データから液体の特徴を自動的に抽出して液体かどうかの判定、液体であればその形状の判定を行うようにしてもよい。機械学習には種々の方法があるが、その1つとして、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる多層のニューラルネットワークを用いた解析手法がある。ディープラーニングを用いることで、液体の形状判定を非常に高い精度で行うことが可能となる。   In the liquid shape determination by matching with shape data, point cloud data, or the like in steps S5 and S6, machine learning using these data as teacher data may be performed. That is, the characteristics of the liquid may be automatically extracted from the teacher data to determine whether it is a liquid, and if it is a liquid, the shape may be determined. There are various methods for machine learning. One of them is an analysis method using a multi-layer neural network called deep learning (deep learning). By using deep learning, the liquid shape can be determined with very high accuracy.

以上のように、実施例1の床面状態検出装置によれば、床面と液体とを区別して検出することができ、床面上に存在する液体を非接触で検出することができる。   As described above, according to the floor surface state detection device of the first embodiment, the floor surface and the liquid can be distinguished and detected, and the liquid existing on the floor surface can be detected in a non-contact manner.

実施例1の床面状態検出装置によって床面上の液体を早期に発見することができるため、各種の転倒防止策を取ることができる。   Since the liquid on the floor surface can be detected at an early stage by the floor surface state detection apparatus of the first embodiment, various measures for preventing the overturn can be taken.

たとえば、液体周囲の床面などに警告表示を投影する、液体に着色して視覚的に分かりやすくする、液体周囲において警告音を発する、第三者に床面上の液体の存在を通報して知らせる、ポールや柵を巡らせる、などの対策をとることで液体の周囲に人が近づかないようにすることができる。   For example, a warning display is projected on the floor around the liquid, the liquid is colored to make it easier to understand visually, a warning sound is emitted around the liquid, and the presence of the liquid on the floor is reported to a third party. It is possible to prevent people from getting close to the liquid by taking measures such as informing them, patroling poles and fences.

また、液体に吸収剤、乾燥剤、滑り止めを散布する、液体領域上にマットなどを敷設する、送風して液体を乾燥させる、掃除ロボットを派遣して液体を取り除く、などの対策をとることで、液体の存在していた場所に人が入っても転倒しないようにすることができる。   Also, take measures such as spraying absorbent, desiccant, and anti-slip on the liquid, laying mats etc. on the liquid area, blowing air to dry the liquid, dispatching a cleaning robot to remove the liquid, etc. Thus, even if a person enters the place where the liquid existed, it can be prevented from falling down.

また、すでに人が転倒しつつある場合には、マットやエアバックなどを床面に展開する、あらかじめ人に身に着けさせていたエアバックを展開する、などの方法によって、転倒したとしても怪我などを負わないようにすることができる。   In addition, if a person is already falling, even if the person falls down, such as by deploying a mat or airbag on the floor or deploying an airbag that was previously worn by the person, And so on.

また、リスク判定手段を設け、そのリスク評価に基づいて上記の各種転倒防止策を講じてもよい。リスク判定手段は、たとえば、床面状態検出装置により検出した液体の情報(液体の位置、範囲、形状、深さなど)や、液体周囲の人の情報(人の位置、歩行速度など)を考慮して、人の転倒リスクを判定する。   Moreover, a risk determination means may be provided, and the above various fall prevention measures may be taken based on the risk evaluation. The risk judgment means considers, for example, information on the liquid (position, range, shape, depth, etc. of the liquid) detected by the floor condition detection device and information on the person around the liquid (position of the person, walking speed, etc.) And determine the risk of a person falling.

実施例1の床面状態検出装置による液体の検出は、人の転倒リスク回避以外にも利用することができる。たとえば、自動車等の運転において水たまりなどによる事故を未然に防止するためにも役立てることができる。   The detection of the liquid by the floor surface state detection apparatus according to the first embodiment can be used in addition to avoiding a human fall risk. For example, it can be used to prevent an accident caused by a puddle in driving a car or the like.

図4は、実施例2の床面状態検出装置の構成を示した図である。実施例2の床面状態検出装置は、実施例1の距離画像取得部10を、距離画像取得部20としたものであり、距離画像取得部20は、距離画像取得部10が有する距離画像センサ10A、Bのうち、距離画像センサ10Bのみを距離画像センサ10Cに置き換えたものである。他の構成は実施例1の床面状態検出装置と同様である。   FIG. 4 is a diagram illustrating the configuration of the floor surface state detection device according to the second embodiment. The floor surface state detection apparatus according to the second embodiment uses the distance image acquisition unit 10 according to the first embodiment as a distance image acquisition unit 20, and the distance image acquisition unit 20 includes a distance image sensor included in the distance image acquisition unit 10. Of 10A and B, only the distance image sensor 10B is replaced with a distance image sensor 10C. Other configurations are the same as those of the floor surface state detection apparatus of the first embodiment.

距離画像センサ10Cは、距離画像センサ10A、Bと同様に電磁波を用いたTOF(タイム・オブ・フライト;Time of Flight)方式により距離画像を取得するものであり、発光素子、受光素子、距離演算部を有している。以下、距離画像センサ10Cにより取得され距離画像を第3の距離画像と呼ぶこととする。   The distance image sensor 10C obtains a distance image by a TOF (Time of Flight) method using electromagnetic waves in the same manner as the distance image sensors 10A and 10B. The distance image sensor 10C is a light emitting element, a light receiving element, and a distance calculation. Has a part. Hereinafter, the distance image acquired by the distance image sensor 10C is referred to as a third distance image.

距離画像センサ10Cの発光素子が放射する光の波長(以下、第3波長)は、液体に対しては吸収し、床面に対しては反射する波長である。液体に対して吸収とは、液体表面での反射が少なく、かつ液体による光の吸収があることによって、距離画像センサ10Cから放射された第3波長の光が距離画像センサ10Cに戻る光の強度が小さく、距離画像が取得できない(距離が無限大と判定される)程度であればよく、床面に対する反射率は、その床面での反射による距離画像取得が可能な範囲であればよい。それは距離画像センサ10Cの受光性能などに依存する。   The wavelength of light emitted from the light emitting element of the distance image sensor 10C (hereinafter, the third wavelength) is a wavelength that is absorbed by the liquid and reflected by the floor surface. Absorption with respect to the liquid means that the light of the third wavelength emitted from the distance image sensor 10C returns to the distance image sensor 10C due to less reflection on the liquid surface and absorption of light by the liquid. And the distance image cannot be acquired (the distance is determined to be infinite), and the reflectance with respect to the floor surface may be within a range in which the distance image can be acquired by reflection on the floor surface. It depends on the light receiving performance of the distance image sensor 10C.

第1の距離画像と第3の距離画像との差をより明確となるように、距離画像センサ10A、Cの受光性能を選択して液体の検出精度向上を図ることが望ましい。   It is desirable to improve the liquid detection accuracy by selecting the light receiving performance of the distance image sensors 10A and 10C so that the difference between the first distance image and the third distance image becomes clearer.

なお、上記の反射・透過特性を有するのであれば、第3の距離画像を取得するために対象物に照射するのは光に限らず、任意の周波数(波長)の電磁波でよい。   In addition, as long as it has the above-described reflection / transmission characteristics, the object to be irradiated to acquire the third distance image is not limited to light but may be electromagnetic waves having an arbitrary frequency (wavelength).

たとえば検出対象が水の場合、マイクロ波、テラヘルツ帯域や赤外線帯域に吸収帯があるので、そのような帯域内の所定波長を第3波長として選択すればよい。   For example, when the detection target is water, since there are absorption bands in the microwave, terahertz band, and infrared band, a predetermined wavelength in such a band may be selected as the third wavelength.

この実施例2の床面状態検出装置によれば、床面と液体とを区別して検出することができ、床面上に存在する液体を非接触で検出することができる。その原理を図5を用いて説明する。   According to the floor surface state detection device of the second embodiment, the floor surface and the liquid can be distinguished and detected, and the liquid existing on the floor surface can be detected in a non-contact manner. The principle will be described with reference to FIG.

図5(a)のように、平坦な床面100上に液体200が存在する場合を考える。距離画像センサ10Aの取得する第1の距離画像は、図3(b)に示したものと同様である。すなわち、第1の距離画像として床面の表面形状と液体の表面形状が一体となったものが取得される(図5(b)参照)。なお、図5(b)において、液体表面および床面のうち距離画像が取得できる部分を実線で、されない部分を点線で示している。後述する図5(c)においても同様である。   Consider the case where the liquid 200 exists on the flat floor surface 100 as shown in FIG. The first distance image acquired by the distance image sensor 10A is the same as that shown in FIG. That is, an image obtained by integrating the surface shape of the floor and the surface shape of the liquid is acquired as the first distance image (see FIG. 5B). Note that, in FIG. 5B, a portion where the distance image can be acquired among the liquid surface and the floor surface is indicated by a solid line, and a portion where the distance image is not obtained is indicated by a dotted line. The same applies to FIG. 5C described later.

一方、距離画像センサ10Cの放射する光は、液体に対しては吸収され、床面に対しては反射される第3波長である。そのため、液体が存在する位置では、第3波長の光は吸収されて距離画像センサ10Cには戻らない。距離画像センサ10Cは、放射した光が反射されて戻ってくるまでの時間により距離を求めるTOF方式であるから、光が戻ってこない場合には距離が無限大となる。よって、距離画像センサ10Cによって取得される第3の距離画像は、図5(c)に示すように、液体が存在する位置については距離が無限大として取得され、液体が存在しない位置については床面形状が取得される。なお、距離が無限大の場合、通常の距離画像センサでは測定可能な最大距離として判定される。   On the other hand, the light emitted from the distance image sensor 10C is the third wavelength that is absorbed by the liquid and reflected by the floor surface. Therefore, at the position where the liquid exists, the light of the third wavelength is absorbed and does not return to the distance image sensor 10C. The distance image sensor 10C is a TOF method that calculates the distance based on the time until the emitted light is reflected and returned, and therefore the distance becomes infinite when the light does not return. Therefore, as shown in FIG. 5C, the third distance image acquired by the distance image sensor 10C is acquired with an infinite distance for the position where the liquid exists, and the floor for the position where the liquid does not exist. The surface shape is acquired. When the distance is infinite, it is determined as the maximum distance that can be measured by a normal distance image sensor.

図5(b)と図5(c)を比較すると、図5(b)では液体の表面形状が取得されている点で図3(c)と異なっている。よって、第1の距離画像と第3の距離画像の差分を抽出すると、図5(d)において実線で示すように、液体の表面形状が抽出される。図5は床面100が平坦な場合であるが、図8のように床面101に凹凸があり、そのくぼみに液体201が存在している場合にも、同様に液体の表面形状を抽出することができる。つまり、床面の形状によらず、液体の表面形状を抽出することができる。   Comparing FIG. 5B and FIG. 5C, FIG. 5B is different from FIG. 3C in that the surface shape of the liquid is acquired. Therefore, when the difference between the first distance image and the third distance image is extracted, the surface shape of the liquid is extracted as shown by the solid line in FIG. FIG. 5 shows a case where the floor surface 100 is flat, but the surface shape of the liquid is similarly extracted even when the floor surface 101 is uneven as shown in FIG. 8 and the liquid 201 exists in the recess. be able to. That is, the surface shape of the liquid can be extracted regardless of the shape of the floor surface.

なお、上記原理の説明から明らかなように、実施例2の床面状態検出装置では、液体が存在する位置の床面形状は測定できず、液体の床面からの高さが不明となる。しかし、事前に床面形状を測定しておいて記憶部12に記憶しておく、または液体周囲の床面形状から推測すれば、液体が存在する位置の床面形状も推定することができるので、液体の床面からの高さも推定することができる。   As is apparent from the above description of the principle, the floor surface state detection apparatus according to the second embodiment cannot measure the floor surface shape at the position where the liquid exists, and the height of the liquid from the floor surface is unknown. However, if the floor surface shape is measured in advance and stored in the storage unit 12 or estimated from the floor surface shape around the liquid, the floor surface shape at the position where the liquid exists can also be estimated. The height of the liquid from the floor can also be estimated.

実施例3の床面状態検出装置は、図6に示すように、実施例1の床面状態検出装置に接触感知手段30を付加したものである。   As shown in FIG. 6, the floor surface state detection apparatus according to the third embodiment is obtained by adding contact sensing means 30 to the floor surface state detection apparatus according to the first embodiment.

接触感知手段30は、液体と実際に接触させることにより液体の存在を検出する手段である。たとえば、液体と接触することで色、体積、重量などが変化する試薬を用いることができる。接触感知手段30は、移動ロボットなどに搭載されており、実施例1の方法によって床面上に液体が存在することを検出した場合に、その液体のそばまで接触感知手段30を派遣する。そして、接触感知手段30を液体と接触させて実際にその場所に液体が存在するかどうかや、液体のより詳細な範囲などを検出する。また、液体を採取して成分を分析し、あるいは液体の粘度などを測定して、床面の滑りやすさを把握することもできる。   The contact sensing means 30 is a means for detecting the presence of the liquid by actually contacting the liquid. For example, a reagent that changes color, volume, weight, etc. by contact with a liquid can be used. The contact sensing means 30 is mounted on a mobile robot or the like. When it is detected that a liquid is present on the floor surface by the method of the first embodiment, the contact sensing means 30 is dispatched to the vicinity of the liquid. Then, the contact sensing means 30 is brought into contact with the liquid to detect whether or not the liquid actually exists in the place, a more detailed range of the liquid, and the like. It is also possible to grasp the slipperiness of the floor surface by collecting the liquid and analyzing the components or measuring the viscosity of the liquid.

なお、実施例2の床面状態検出装置に接触感知手段30を設けてもよい。同様に液体のより詳細な情報を検出することができる。   In addition, you may provide the contact sensing means 30 in the floor-surface state detection apparatus of Example 2. FIG. Similarly, more detailed information on the liquid can be detected.

また、接触感知手段30に替えてあるいは加えて高精度カメラを搭載して派遣し、高解像度の画像(距離画像やカラー画像)を取得することで、液体の位置、範囲等の検出精度の向上を図ってもよい。   Also, instead of or in addition to the contact sensing means 30, a high-accuracy camera is installed and dispatched to acquire high-resolution images (distance images and color images), thereby improving the detection accuracy of the liquid position, range, etc. You may plan.

[各種変形例]
実施例1〜3では、第1〜3の距離画像を取得するために電磁波を照射しているが、本発明は電磁波に限るものではなく、音波を用いて距離画像を取得するものであってもよい。つまり、第1の距離画像と第2、3の距離画像を取得するために両方とも電磁波を用いる場合(実施例1〜3の場合)、第1の距離画像を取得するために電磁波を用い第2、3の距離画像を取得するために音波を用いる場合、第1の距離画像を取得するために音波を用い第2、3の距離画像を取得するために電磁波を用いる場合、第1の距離画像と第2、3の距離画像を取得するために両方とも音波を用いる場合の4パターンいずれであってもよい。
[Variations]
In Examples 1 to 3, the electromagnetic waves are irradiated to acquire the first to third distance images, but the present invention is not limited to the electromagnetic waves, and the distance images are acquired using sound waves. Also good. That is, when both use electromagnetic waves to acquire the first distance image and the second and third distance images (in the case of Examples 1 to 3), the electromagnetic waves are used to acquire the first distance image. When using sound waves to acquire a few distance images, using sound waves to acquire a first distance image and using electromagnetic waves to acquire second and third distance images, the first distance Any of the four patterns in the case of using sound waves to acquire the image and the second and third distance images may be used.

実施例1は、液体により反射される第1波長と液体を透過する第2波長の電磁波により第1、2の距離画像を取得するものであり、実施例2は、第1波長と液体により吸収される第3波長の電磁波により第1、3の距離画像を取得するものであったが、第1〜3の距離画像をいずれも取得して、第1の距離画像と第2の距離画像の差分と、第1の距離画像と第3の距離画像の差分の双方を考慮することにより、液体の検出精度向上を図ってもよい。   In the first embodiment, the first and second distance images are acquired by the electromagnetic wave having the first wavelength reflected by the liquid and the second wavelength transmitted through the liquid. In the second embodiment, the first wavelength and the liquid are absorbed. The first and third distance images are acquired by the electromagnetic wave having the third wavelength, and all of the first to third distance images are acquired and the first distance image and the second distance image are obtained. The liquid detection accuracy may be improved by considering both the difference and the difference between the first distance image and the third distance image.

また、実施例1〜3において、距離画像センサだけでなく2次元カラー画像も取得して液体の検出精度の向上を図ってもよい。また、距離画像と同時に反射強度も測定し、反射強度を用いて距離画像の補正を行ってもよい。   In the first to third embodiments, not only the distance image sensor but also a two-dimensional color image may be acquired to improve the liquid detection accuracy. Further, the reflection intensity may be measured simultaneously with the distance image, and the distance image may be corrected using the reflection intensity.

また、実施例1〜3では、距離画像を取得するための測距方式としてTOF方式を用いているが、本発明はこれに限るものではない。電磁波や音波の照射を利用した測距方式であれば任意の方式を用いることができる。たとえば、TOF方式以外にも三角測距方式やパターン照射方式などを用いることができる。複数の測距方式で距離画像を取得して補正することで精度の向上を図ってもよい。ただし、第2の距離画像の取得する際には、液体中を電磁波あるいは音波が透過するため、光速あるいは音速が変化し、距離測定に誤差が生じる。したがって、測距方式は、この液体透過による距離の測定誤差が少ない方式が望ましい。三角測距方式は反射角度により距離を測定する方式であるため、液体による屈折で反射角度が変化し距離測定誤差が大きくなり、この点で三角測距方式よりもTOF方式の方が液体による距離の測定誤差が少なく望ましい。   In the first to third embodiments, the TOF method is used as a distance measuring method for acquiring a distance image, but the present invention is not limited to this. Any method can be used as long as it is a distance measuring method using irradiation of electromagnetic waves or sound waves. For example, in addition to the TOF method, a triangulation method, a pattern irradiation method, or the like can be used. Accuracy may be improved by acquiring and correcting a distance image by a plurality of distance measuring methods. However, when acquiring the second distance image, electromagnetic waves or sound waves are transmitted through the liquid, so that the speed of light or the speed of sound changes and an error occurs in distance measurement. Therefore, it is desirable that the distance measurement method has a small distance measurement error due to liquid permeation. Since the triangulation method is a method of measuring the distance according to the reflection angle, the reflection angle changes due to refraction by the liquid, and the distance measurement error becomes large. In this respect, the distance by the TOF method is more liquid than the triangulation method. It is desirable to have less measurement error.

本発明によれば、非接触で床面上の液体を検出することができるので、それに応じて各種の転倒防止措置を講ずることができ、転倒リスクを低減することができる。たとえば、病院や介護施設において患者、被介護者、看護士、介護士、サービス業者などをアシストする高齢者向け見守りシステム、移動ロボットによる生活支援サービス、業務用監視カメラシステム、自動車やシルバーカート等の自動運転支援システムなどに本発明を適用して、転倒リスク軽減やスリップ防止を図るシステムを実現できる。   According to the present invention, since the liquid on the floor surface can be detected in a non-contact manner, various fall prevention measures can be taken accordingly, and the risk of falling can be reduced. For example, monitoring systems for elderly people who assist patients, care recipients, nurses, caregivers, service providers, etc. in hospitals and nursing homes, life support services using mobile robots, surveillance camera systems for business use, automobiles, silver carts, etc. By applying the present invention to an automatic driving support system or the like, a system for reducing the risk of falling and preventing slipping can be realized.

10、20:距離画像取得部
10A〜C:距離画像センサ
11:差分抽出部
12:記憶部
13:液体検出部
30:接触感知手段
100、101:床面
200、201:液体
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10, 20: Distance image acquisition part 10A-C: Distance image sensor 11: Difference extraction part 12: Memory | storage part 13: Liquid detection part 30: Contact sensing means 100, 101: Floor surface 200, 201: Liquid

Claims (8)

床面上に存在する液体を検出する床面状態検出装置において、
前記液体および前記床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第1の距離画像を取得する第1の距離画像取得部と、
前記液体に対して透過し、前記床面に対して反射する周波数の第2の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第2の距離画像を取得する第2の距離画像取得部と、
前記第1の距離測定部にて取得した前記第1の距離画像と、前記第2の距離測定部にて取得した前記第2の距離画像との差分を抽出する差分抽出部と、
前記差分抽出部により抽出した差分から、前記液体の検出を行う液体検出部と、
を有することを特徴とする床面状態検出装置。
In the floor surface state detection device for detecting liquid existing on the floor surface,
A first distance image acquisition unit that irradiates the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or a sound wave having a frequency reflected with respect to the liquid and the floor surface, and acquires a first distance image;
A second distance image acquisition unit that irradiates the floor surface and the liquid with a second electromagnetic wave or sound wave having a frequency that transmits the liquid and reflects the floor surface, and acquires a second distance image. When,
A difference extraction unit that extracts a difference between the first distance image acquired by the first distance measurement unit and the second distance image acquired by the second distance measurement unit;
A liquid detection unit that detects the liquid from the difference extracted by the difference extraction unit;
A floor surface state detection apparatus comprising:
床面上に存在する液体を検出する床面状態検出装置において、
前記液体および前記床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第1の距離画像を取得する第1の距離画像取得部と、
前記液体に対して吸収し、前記床面に対して反射する周波数の第3の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第3の距離画像を取得する第3の距離画像取得部と、
前記第1の距離測定部にて取得した前記第1の距離画像と、前記第3の距離測定部にて取得した前記第3の距離画像との差分を抽出する差分抽出部と、
前記差分抽出部により抽出した差分から、前記液体の検出を行う液体検出部と、
を有することを特徴とする床面状態検出装置。
In the floor surface state detection device for detecting liquid existing on the floor surface,
A first distance image acquisition unit that irradiates the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or a sound wave having a frequency reflected with respect to the liquid and the floor surface, and acquires a first distance image;
A third distance image obtaining unit that obtains a third distance image by irradiating the floor surface and the liquid with a third electromagnetic wave or sound wave having a frequency that is absorbed by the liquid and reflected by the floor surface. When,
A difference extraction unit that extracts a difference between the first distance image acquired by the first distance measurement unit and the third distance image acquired by the third distance measurement unit;
A liquid detection unit that detects the liquid from the difference extracted by the difference extraction unit;
A floor surface state detection apparatus comprising:
複数の前記液体の特徴パターンを記憶し保持する記憶部をさらに有し、
前記液体検出部は、前記差分抽出部により抽出した差分と、前記記憶部に記憶した複数の前記液体の特徴パターンとを比較して前記液体の特徴を推定する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の床面状態検出装置。
A storage unit that stores and holds a plurality of characteristic patterns of the liquid;
The liquid detection unit compares the difference extracted by the difference extraction unit with a plurality of the liquid feature patterns stored in the storage unit to estimate the characteristics of the liquid;
The floor surface state detection apparatus according to claim 1 or 2, wherein
前記液体検出部により検出した前記液体の位置に派遣して前記液体に接触させ、前記液体の検出を行う接触感知手段をさらに設けたことを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の床面状態検出装置。   The contact detection means for dispatching to the position of the liquid detected by the liquid detection unit to contact the liquid and detecting the liquid is further provided. The floor surface state detection device according to item. 床面上に存在する液体を検出する床面状態検出方法において、
前記液体および前記床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第1の距離画像を取得し、
前記液体に対して透過し、前記床面に対して反射する周波数の第2の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第2の距離画像を取得し、
前記第1の距離画像と前記第2の距離画像の差分を抽出し、その差分から前記液体の検出を行う、
ことを特徴とする床面状態検出方法。
In the floor surface state detection method for detecting liquid existing on the floor surface,
Irradiating the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or sound wave having a frequency reflected to the liquid and the floor surface to obtain a first distance image;
Irradiating the floor surface and the liquid with a second electromagnetic wave or sound wave having a frequency that transmits the liquid and reflects the floor surface, and obtains a second distance image;
Extracting a difference between the first distance image and the second distance image, and detecting the liquid from the difference;
A floor surface state detecting method characterized by the above.
床面上に存在する液体を検出する床面状態検出方法において、
前記液体および前記床面に対して反射する周波数の第1の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第1の距離画像を取得し、
前記液体に対して吸収し、前記床面に対して反射する周波数の第3の電磁波または音波を前記床面および前記液体に照射し、第3の距離画像を取得し、
前記第1の距離画像と前記第3の距離画像の差分を抽出し、その差分から前記液体の検出を行う、
ことを特徴とする床面状態検出方法。
In the floor surface state detection method for detecting liquid existing on the floor surface,
Irradiating the floor surface and the liquid with a first electromagnetic wave or sound wave having a frequency reflected to the liquid and the floor surface to obtain a first distance image;
Irradiating the floor surface and the liquid with a third electromagnetic wave or sound wave having a frequency that is absorbed by the liquid and reflected by the floor surface, and obtains a third distance image;
Extracting the difference between the first distance image and the third distance image, and detecting the liquid from the difference;
A floor surface state detecting method characterized by the above.
前記差分と、記憶した複数の前記液体の特徴パターンとを比較して、前記液体の特徴を推定する、
ことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の床面状態検出方法。
Comparing the difference with a plurality of stored feature patterns of the liquid to estimate the feature of the liquid;
The floor surface state detection method according to claim 5 or 6,
前記差分により検出した前記液体の位置に、前記液体に接触させて前記液体の検出を行う接触感知手段を派遣する、ことを特徴とする請求項5ないし請求項7のいずれか1項に記載の床面状態検出方法。   8. The contact sensing means for detecting the liquid by contacting the liquid is dispatched to the position of the liquid detected by the difference, according to claim 5. Floor surface detection method.
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